程序员 · 老孟 
你将学会
- 理解零样本分类无需标注、可动态改标签的原理
- 掌握文本向量语义相似度实现分类的思路
- 能独立用开源向量模型搭建零样本分类器
- 能解决标签多变与多标签分类问题
- 建立语义向量驱动分类的新范式认知
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本课程通过向量编码与余弦相似度计算，讲解零样本文本分类原理，解决无标注下动态标签与多标签分类，帮助学习者搭建文本分类器。
解决传统文本分类必须预先定义标签、攒大量标注、一改标签就要重训的痛点，介绍一种不训练模型即可分类的新思路。文章说明如何用文本向量把句子和类别都映射到同一语义空间，靠相似度打分完成归类，并由此支持动态新增标签和多标签判断。适合需要快速搭建灵活分类器的开发者，读完能零样本地应对标签频繁变动的业务，省去反复标注和训练的成本。
冀公网安备13050302001966号